接下来，让我们看看如何使用FeaturePlot函数进行更深入的探索。你可以通过指定sce.all.int数据集，选择"CD3D"和"CD3E"这两个基因，并设置不同的颜色（如"lightblue"、"white"和"darkred"）来展示这些基因在不同分组中的表达情况。同时，通过split.by参数，你可以选择按照"stim"进行分组展示。在添加可视化元素时，我...
FeaturePlot(pbmc, features = c("CD3D", "CD19")) 默认问题:颜色对比弱,点重叠严重,缺乏标注 二、进阶美化:六大技巧提升表现力 2.1 自定义颜色梯度 目标:增强低表达与高表达的视觉对比 方法1:使用 viridis 科学配色 FeaturePlot(pbmc, features = "CD3D", cols = viridis(10)) # 10级颜色梯度 方法2:手...
单细胞常见的可视化方式有DimPlot,FeaturePlot ,DotPlot ,VlnPlot 和 DoHeatmap几种 ,Seurat中均可以很简单的实现,但是文献中的图大多会精美很多。 之前跟SCI学umap图| ggplot2 绘制umap图,坐标位置 ,颜色 ,大小还不是你说了算介绍过DimPlot的一些调整方法。 本文介绍FeaturePlot的美化方式,包含以下几个方面 : (1)...
在FeaturePlot中设置多种颜色可以通过调整cols参数来实现。cols参数允许你指定一个颜色向量,这些颜色将用于在图中表示不同的表达水平。以下是如何在FeaturePlot中使用多种颜色的详细步骤: 确定FeaturePlot函数的使用方法和参数: FeaturePlot是Seurat包中的一个函数,用于在降维图上可视化特定基因的表达情况。它接受多个参数,其...
1,调整FeaturePlot颜色,大小 (1)Seurat 修改 有以下几种方式,可以使用FeaturePlot 内置的cols参数进行修改(p2 , p3),也可以使用ggplot2的方式 添加scale 进行修改(p4) p1 <- FeaturePlot(object = sce2, features = "CD3D") p2 <- FeaturePlot(sce2, "CD3D", cols = c("#F0F921FF", "#7301A8FF")...
除此之外,featureplot函数还可以接受其他参数来自定义图形的外观和样式,例如颜色、线型和标签等。 下面我们将详细介绍featureplot函数的几个常用参数: 3.1 x、y和data参数 x和y参数是featureplot函数的必需参数,用于指定要绘制的特征的名称。这两个参数可以是数据框中的列名或从数据框中选择的列的索引。data参数用于...
label.color参数指定了标签的颜色。可以输入一个字符向量或使用Seurat对象中定义的调色板名称。 10. pt.size pt.size参数指定了散点的大小。默认为1.5。 11. group.by group.by参数指定了要按照哪个因素对样本或状态进行分组。可以是一个字符向量或一个因子变量。 12. group.bar group.bar参数指定了是否在图表上...
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-...
使用默认的第一个颜色 + 这2个颜色 }, '3' = cols, #3个直接用 { warning( "More than three colors provided, using only first three", call. = FALSE, immediate. = TRUE ) cols[1:3] # 否则,就是超过3个颜色,只使用前3个 } ) } #(A9) 如果blend ==T且颜色不是3个,则报错 if (...
在这个函数中,object表示单细胞数据对象,features表示要展示的基因名称,cols表示颜色设置,pt.size表示点的大小,min.exp和max.exp分别表示最小和最大的表达值。还包括了一些其他参数,如reduction.use用于指定降维方法,expression.use用于指定使用的表达值类型等。 3. 参数设置 在实际应用中,featureplot函数的参数设置对于...